Microsoft. Espaços de trabalho do MachineLearningServices 2026-01-15-preview

Definição de recurso Bicep

O tipo de recurso de espaços de trabalho pode ser implantado com operações que visam:

• Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação de grupo de recursos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte log de alterações.

Formato do recurso

Para criar uma Microsoft. MachineLearningServices/recursos de espaços de trabalho, adicione o seguinte Bicep ao seu modelo.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2026-01-15-preview' = {
  identity: {
    type: 'string'
    userAssignedIdentities: {
      {customized property}: {}
    }
  }
  kind: 'string'
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    allowPublicAccessWhenBehindVnet: bool
    allowRoleAssignmentOnRG: bool
    applicationInsights: 'string'
    associatedWorkspaces: [
      'string'
    ]
    containerRegistries: [
      'string'
    ]
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    enableDataIsolation: bool
    enableServiceSideCMKEncryption: bool
    enableSimplifiedCmk: bool
    enableSoftwareBillOfMaterials: bool
    encryption: {
      cosmosDbResourceId: 'string'
      identity: {
        userAssignedIdentity: 'string'
      }
      keyVaultProperties: {
        identityClientId: 'string'
        keyIdentifier: 'string'
        keyVaultArmId: 'string'
      }
      searchAccountResourceId: 'string'
      status: 'string'
      storageAccountResourceId: 'string'
    }
    existingWorkspaces: [
      'string'
    ]
    featureStoreSettings: {
      computeRuntime: {
        sparkRuntimeVersion: 'string'
      }
      offlineStoreConnectionName: 'string'
      onlineStoreConnectionName: 'string'
    }
    friendlyName: 'string'
    hbiWorkspace: bool
    hubResourceId: 'string'
    imageBuildCompute: 'string'
    ipAllowlist: [
      'string'
    ]
    keyVault: 'string'
    keyVaults: [
      'string'
    ]
    managedNetwork: {
      enableNetworkMonitor: bool
      firewallSku: 'string'
      isolationMode: 'string'
      managedNetworkKind: 'string'
      outboundRules: {
        {customized property}: {
          category: 'string'
          status: 'string'
          type: 'string'
          // For remaining properties, see OutboundRule objects
        }
      }
      status: {
        sparkReady: bool
        status: 'string'
      }
    }
    networkAcls: {
      defaultAction: 'string'
      ipRules: [
        {
          value: 'string'
        }
      ]
    }
    primaryUserAssignedIdentity: 'string'
    provisionNetworkNow: bool
    publicNetworkAccess: 'string'
    serverlessComputeSettings: {
      serverlessComputeCustomSubnet: 'string'
      serverlessComputeNoPublicIP: bool
    }
    serviceManagedResourcesSettings: {
      cosmosDb: {
        collectionsThroughput: int
      }
    }
    sharedPrivateLinkResources: [
      {
        name: 'string'
        properties: {
          groupId: 'string'
          privateLinkResourceId: 'string'
          requestMessage: 'string'
          status: 'string'
        }
      }
    ]
    softDeleteRetentionInDays: int
    storageAccount: 'string'
    storageAccounts: [
      'string'
    ]
    systemDatastoresAuthMode: 'string'
    v1LegacyMode: bool
    workspaceHubConfig: {
      additionalWorkspaceStorageAccounts: [
        'string'
      ]
      defaultWorkspaceResourceGroup: 'string'
    }
  }
  sku: {
    capacity: int
    family: 'string'
    name: 'string'
    size: 'string'
    tier: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

Objetos OutboundRule

Defina a propriedade type para especificar o tipo de objeto.

Para FQDN , use:

{
  destination: 'string'
  type: 'FQDN'
}

Para PrivateEndpoint, use:

{
  destination: {
    serviceResourceId: 'string'
    sparkEnabled: bool
    sparkStatus: 'string'
    subresourceTarget: 'string'
  }
  fqdns: [
    'string'
  ]
  type: 'PrivateEndpoint'
}

Para ServiceTag, use:

{
  destination: {
    action: 'string'
    addressPrefixes: [
      'string'
    ]
    portRanges: 'string'
    protocol: 'string'
    serviceTag: 'string'
  }
  type: 'ServiceTag'
}

Valores de propriedade

Microsoft. Serviços de Aprendizagem Automática/espaços de trabalho

ComputeRuntimeDto

CosmosDbSettings

EncryptionProperty

FeatureStoreSettings

FqdnOutboundRule

IdentityForCmk

IPRule

KeyVaultProperties

ManagedNetworkProvisionStatus

ManagedNetworkSettings

ManagedNetworkSettingsOutboundRules

ManagedServiceIdentity

NetworkAcls

Regra de saída

PrivateEndpointDestination

PrivateEndpointOutboundRule

ServerlessComputeSettings

ServiceManagedResourcesSettings

ServiceTagDestination

ServiceTagOutboundRule

SharedPrivateLinkResource

SharedPrivateLinkResourceProperty

Sku

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

WorkspaceHubConfig

WorkspaceProperties

WorkspaceTags

Exemplos de uso

Amostras de Bicep

Um exemplo básico de implementação do Azure Machine Learning Workspace.

param resourceName string = 'acctest0001'
param location string = 'westeurope'

resource component 'Microsoft.Insights/components@2020-02-02' = {
  name: resourceName
  location: location
  kind: 'web'
  properties: {
    Application_Type: 'web'
    DisableIpMasking: false
    DisableLocalAuth: false
    ForceCustomerStorageForProfiler: false
    RetentionInDays: 90
    SamplingPercentage: 100
    publicNetworkAccessForIngestion: 'Enabled'
    publicNetworkAccessForQuery: 'Enabled'
  }
}

resource storageAccount 'Microsoft.Storage/storageAccounts@2021-09-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  kind: 'StorageV2'
  properties: {
    accessTier: 'Hot'
    allowBlobPublicAccess: true
    allowCrossTenantReplication: true
    allowSharedKeyAccess: true
    defaultToOAuthAuthentication: false
    encryption: {
      keySource: 'Microsoft.Storage'
      services: {
        queue: {
          keyType: 'Service'
        }
        table: {
          keyType: 'Service'
        }
      }
    }
    isHnsEnabled: false
    isNfsV3Enabled: false
    isSftpEnabled: false
    minimumTlsVersion: 'TLS1_2'
    networkAcls: {
      defaultAction: 'Allow'
    }
    publicNetworkAccess: 'Enabled'
    supportsHttpsTrafficOnly: true
  }
  sku: {
    name: 'Standard_LRS'
  }
}

resource vault 'Microsoft.KeyVault/vaults@2021-10-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  properties: {
    accessPolicies: [
      {
        objectId: '45a2d1ea-488a-44b0-bb2e-3cd8e485ebef'
        permissions: {
          certificates: [
            'all'
          ]
          keys: [
            'all'
          ]
          secrets: [
            'all'
          ]
          storage: []
        }
        tenantId: deployer().tenantId
      }
    ]
    createMode: 'default'
    enablePurgeProtection: true
    enableRbacAuthorization: false
    enableSoftDelete: true
    enabledForDeployment: false
    enabledForDiskEncryption: false
    enabledForTemplateDeployment: false
    publicNetworkAccess: 'Enabled'
    sku: {
      family: 'A'
      name: 'standard'
    }
    tenantId: deployer().tenantId
  }
}

resource workspace 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-05-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  properties: {
    applicationInsights: component.id
    keyVault: vault.id
    publicNetworkAccess: 'Disabled'
    storageAccount: storageAccount.id
    v1LegacyMode: false
  }
  sku: {
    name: 'Basic'
    tier: 'Basic'
  }
}

Azure Verified Modules

Os seguintes Azure Módulos Verificados podem ser usados para implementar este tipo de recurso.

Azure Quickstart Samples

Os seguintes modelos Azure Quickstart contêm Bicep exemplos para implementar este tipo de recurso.

Definição de recurso de modelo ARM

O tipo de recurso de espaços de trabalho pode ser implantado com operações que visam:

• Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação de grupo de recursos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte log de alterações.

Formato do recurso

Para criar uma Microsoft. MachineLearningServices/recursos de espaços de trabalho, adicione o seguinte JSON ao seu modelo.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2026-01-15-preview",
  "name": "string",
  "identity": {
    "type": "string",
    "userAssignedIdentities": {
      "{customized property}": {
      }
    }
  },
  "kind": "string",
  "location": "string",
  "properties": {
    "allowPublicAccessWhenBehindVnet": "bool",
    "allowRoleAssignmentOnRG": "bool",
    "applicationInsights": "string",
    "associatedWorkspaces": [ "string" ],
    "containerRegistries": [ "string" ],
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "enableDataIsolation": "bool",
    "enableServiceSideCMKEncryption": "bool",
    "enableSimplifiedCmk": "bool",
    "enableSoftwareBillOfMaterials": "bool",
    "encryption": {
      "cosmosDbResourceId": "string",
      "identity": {
        "userAssignedIdentity": "string"
      },
      "keyVaultProperties": {
        "identityClientId": "string",
        "keyIdentifier": "string",
        "keyVaultArmId": "string"
      },
      "searchAccountResourceId": "string",
      "status": "string",
      "storageAccountResourceId": "string"
    },
    "existingWorkspaces": [ "string" ],
    "featureStoreSettings": {
      "computeRuntime": {
        "sparkRuntimeVersion": "string"
      },
      "offlineStoreConnectionName": "string",
      "onlineStoreConnectionName": "string"
    },
    "friendlyName": "string",
    "hbiWorkspace": "bool",
    "hubResourceId": "string",
    "imageBuildCompute": "string",
    "ipAllowlist": [ "string" ],
    "keyVault": "string",
    "keyVaults": [ "string" ],
    "managedNetwork": {
      "enableNetworkMonitor": "bool",
      "firewallSku": "string",
      "isolationMode": "string",
      "managedNetworkKind": "string",
      "outboundRules": {
        "{customized property}": {
          "category": "string",
          "status": "string",
          "type": "string"
          // For remaining properties, see OutboundRule objects
        }
      },
      "status": {
        "sparkReady": "bool",
        "status": "string"
      }
    },
    "networkAcls": {
      "defaultAction": "string",
      "ipRules": [
        {
          "value": "string"
        }
      ]
    },
    "primaryUserAssignedIdentity": "string",
    "provisionNetworkNow": "bool",
    "publicNetworkAccess": "string",
    "serverlessComputeSettings": {
      "serverlessComputeCustomSubnet": "string",
      "serverlessComputeNoPublicIP": "bool"
    },
    "serviceManagedResourcesSettings": {
      "cosmosDb": {
        "collectionsThroughput": "int"
      }
    },
    "sharedPrivateLinkResources": [
      {
        "name": "string",
        "properties": {
          "groupId": "string",
          "privateLinkResourceId": "string",
          "requestMessage": "string",
          "status": "string"
        }
      }
    ],
    "softDeleteRetentionInDays": "int",
    "storageAccount": "string",
    "storageAccounts": [ "string" ],
    "systemDatastoresAuthMode": "string",
    "v1LegacyMode": "bool",
    "workspaceHubConfig": {
      "additionalWorkspaceStorageAccounts": [ "string" ],
      "defaultWorkspaceResourceGroup": "string"
    }
  },
  "sku": {
    "capacity": "int",
    "family": "string",
    "name": "string",
    "size": "string",
    "tier": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

Objetos OutboundRule

Defina a propriedade type para especificar o tipo de objeto.

Para FQDN , use:

{
  "destination": "string",
  "type": "FQDN"
}

Para PrivateEndpoint, use:

{
  "destination": {
    "serviceResourceId": "string",
    "sparkEnabled": "bool",
    "sparkStatus": "string",
    "subresourceTarget": "string"
  },
  "fqdns": [ "string" ],
  "type": "PrivateEndpoint"
}

Para ServiceTag, use:

{
  "destination": {
    "action": "string",
    "addressPrefixes": [ "string" ],
    "portRanges": "string",
    "protocol": "string",
    "serviceTag": "string"
  },
  "type": "ServiceTag"
}

Valores de propriedade

Microsoft. Serviços de Aprendizagem Automática/espaços de trabalho

ComputeRuntimeDto

CosmosDbSettings

EncryptionProperty

FeatureStoreSettings

FqdnOutboundRule

IdentityForCmk

IPRule

KeyVaultProperties

ManagedNetworkProvisionStatus

ManagedNetworkSettings

ManagedNetworkSettingsOutboundRules

ManagedServiceIdentity

NetworkAcls

Regra de saída

PrivateEndpointDestination

PrivateEndpointOutboundRule

ServerlessComputeSettings

ServiceManagedResourcesSettings

ServiceTagDestination

ServiceTagOutboundRule

SharedPrivateLinkResource

SharedPrivateLinkResourceProperty

Sku

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

WorkspaceHubConfig

WorkspaceProperties

WorkspaceTags

Exemplos de uso

Modelos de Início Rápido do Azure

Os seguintes modelos Azure Quickstart implementam este tipo de recurso.

Template	Descrição
Azure AI Foundry configuração básica	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Foundry com a configuração básica, ou seja, com acesso público à internet ativado, chaves geridas pela Microsoft para encriptação e configuração de identidade gerida pela Microsoft para o recurso de IA.
Azure AI Foundry configuração básica	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Foundry com a configuração básica, ou seja, com acesso público à internet ativado, chaves geridas pela Microsoft para encriptação e configuração de identidade gerida pela Microsoft para o recurso de IA.
Azure AI Foundry Rede Restrita	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Foundry com o link e saída privados desativados, usando chaves geridas pela Microsoft para encriptação e configuração de identidade gerida pela Microsoft para o recurso de IA.
Azure AI Foundry com autenticação Microsoft Entra ID	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Foundry com autenticação Microsoft Entra ID para recursos dependentes, como Azure AI Services e Armazenamento do Azure.
Azure AI Studio configuração básica	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso público à internet ativado, chaves geridas pela Microsoft para encriptação e configuração de identidade gerida pela Microsoft para o recurso de IA.
Azure Rede AI Studio Restrita	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com ligação e saída privadas desativadas, usando chaves geridas pela Microsoft para encriptação e configuração de identidade gerida pela Microsoft para o recurso de IA.
Azure Machine Learning configuração segura de ponta a ponta	Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
Azure Machine Learning configuração segura de ponta a ponta (legacy)	Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
Azure Machine Learning Espaço de trabalho	Este modelo cria um novo Azure Machine Learning Workspace, juntamente com uma Conta de Armazenamento encriptada, KeyVault e Logging de Aplicações Insights
Basic Agent Setup API Keys	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Agent Service com a configuração básica usando a autenticação de chaves API para a ligação AI Service/AOAI. Os agentes utilizam recursos de pesquisa e armazenamento multi-inquilino totalmente geridos pela Microsoft. Não terá ™visibilidade ou controlo sobre estes recursos subjacentes do Azure.
Basic Agent Setup Identity	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Agent Service com a configuração básica usando autenticação de identidade gerida para a ligação AI Service/AOAI. Os agentes utilizam recursos de pesquisa e armazenamento multi-inquilino totalmente geridos pela Microsoft. Não terá ™visibilidade ou controlo sobre estes recursos subjacentes do Azure.
Criar espaço de trabalho AML com múltiplos conjuntos de dados e Datastores	Este modelo cria um espaço de trabalho Azure Machine Learning com múltiplos conjuntos de dados e datastores.
Criar um destino de computação AKS com um endereço IP privado	Este modelo cria um alvo de computação AKS num dado espaço de trabalho do serviço Azure Machine Learning com um endereço IP privado.
Criar um espaço de trabalho de Azure Machine Learning serviço	Este modelo de implementação especifica um espaço de trabalho Azure Machine Learning e os seus recursos associados, incluindo Azure Key Vault, Armazenamento do Azure, Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto mínimo de recursos que necessita para começar com o Azure Machine Learning.
Criar um espaço de trabalho de Azure Machine Learning serviços (CMK)	Este modelo de implementação especifica como criar um espaço de trabalho Azure Machine Learning com encriptação do lado do serviço usando as suas chaves de encriptação.
Criar um espaço de trabalho de Azure Machine Learning serviços (CMK)	Este modelo de implementação especifica um espaço de trabalho Azure Machine Learning e os seus recursos associados, incluindo Azure Key Vault, Armazenamento do Azure, Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para encriptação com uma chave de encriptação gerida pelo cliente.
Criar um espaço de trabalho de Azure Machine Learning serviço (legacy)	Este modelo de implementação especifica um espaço de trabalho Azure Machine Learning e os seus recursos associados, incluindo Azure Key Vault, Armazenamento do Azure, Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos de que necessita para começar com Azure Machine Learning numa configuração isolada em rede.
Criar um espaço de trabalho de Azure Machine Learning serviço (vnet)	Este modelo de implementação especifica um espaço de trabalho Azure Machine Learning e os seus recursos associados, incluindo Azure Key Vault, Armazenamento do Azure, Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos de que necessita para começar com Azure Machine Learning numa configuração isolada em rede.
Deploy Secure AI Foundry com uma rede virtual gerida	Este modelo cria um ambiente Azure AI Foundry seguro, com restrições robustas de segurança de rede e identidade.
Agente Seguro de Rede com Identidade Gerida pelo Utilizador	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Agent Service com isolamento de rede virtual usando autenticação User Managed Identity para a ligação AI Service/AOAI e ligações de rede privadas para ligar o agente aos seus dados seguros.
Configuração do Agente Padrão	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Agent Service com a configuração padrão, ou seja, com autenticação de identidade gerida para ligações projeto/hub e acesso público à internet ativado. Os agentes usam recursos de pesquisa e armazenamento de propriedade do cliente e de locatário único. Com essa configuração, você tem total controle e visibilidade sobre esses recursos, mas incorrerá em custos com base no seu uso.

Definição de recursos Terraform (provedor AzAPI)

O tipo de recurso de espaços de trabalho pode ser implantado com operações que visam:

• Grupos de recursos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte log de alterações.

Formato do recurso

Para criar uma Microsoft. MachineLearningServices/workspaces resource, adicione o seguinte Terraform ao seu modelo.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2026-01-15-preview"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  identity {
    type = "string"
    identity_ids = [
      "string"
    ]
  }
  location = "string"
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
  body = {
    kind = "string"
    properties = {
      allowPublicAccessWhenBehindVnet = bool
      allowRoleAssignmentOnRG = bool
      applicationInsights = "string"
      associatedWorkspaces = [
        "string"
      ]
      containerRegistries = [
        "string"
      ]
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      enableDataIsolation = bool
      enableServiceSideCMKEncryption = bool
      enableSimplifiedCmk = bool
      enableSoftwareBillOfMaterials = bool
      encryption = {
        cosmosDbResourceId = "string"
        identity = {
          userAssignedIdentity = "string"
        }
        keyVaultProperties = {
          identityClientId = "string"
          keyIdentifier = "string"
          keyVaultArmId = "string"
        }
        searchAccountResourceId = "string"
        status = "string"
        storageAccountResourceId = "string"
      }
      existingWorkspaces = [
        "string"
      ]
      featureStoreSettings = {
        computeRuntime = {
          sparkRuntimeVersion = "string"
        }
        offlineStoreConnectionName = "string"
        onlineStoreConnectionName = "string"
      }
      friendlyName = "string"
      hbiWorkspace = bool
      hubResourceId = "string"
      imageBuildCompute = "string"
      ipAllowlist = [
        "string"
      ]
      keyVault = "string"
      keyVaults = [
        "string"
      ]
      managedNetwork = {
        enableNetworkMonitor = bool
        firewallSku = "string"
        isolationMode = "string"
        managedNetworkKind = "string"
        outboundRules = {
          {customized property} = {
            category = "string"
            status = "string"
            type = "string"
            // For remaining properties, see OutboundRule objects
          }
        }
        status = {
          sparkReady = bool
          status = "string"
        }
      }
      networkAcls = {
        defaultAction = "string"
        ipRules = [
          {
            value = "string"
          }
        ]
      }
      primaryUserAssignedIdentity = "string"
      provisionNetworkNow = bool
      publicNetworkAccess = "string"
      serverlessComputeSettings = {
        serverlessComputeCustomSubnet = "string"
        serverlessComputeNoPublicIP = bool
      }
      serviceManagedResourcesSettings = {
        cosmosDb = {
          collectionsThroughput = int
        }
      }
      sharedPrivateLinkResources = [
        {
          name = "string"
          properties = {
            groupId = "string"
            privateLinkResourceId = "string"
            requestMessage = "string"
            status = "string"
          }
        }
      ]
      softDeleteRetentionInDays = int
      storageAccount = "string"
      storageAccounts = [
        "string"
      ]
      systemDatastoresAuthMode = "string"
      v1LegacyMode = bool
      workspaceHubConfig = {
        additionalWorkspaceStorageAccounts = [
          "string"
        ]
        defaultWorkspaceResourceGroup = "string"
      }
    }
    sku = {
      capacity = int
      family = "string"
      name = "string"
      size = "string"
      tier = "string"
    }
  }
}

Objetos OutboundRule

Defina a propriedade type para especificar o tipo de objeto.

Para FQDN , use:

{
  destination = "string"
  type = "FQDN"
}

Para PrivateEndpoint, use:

{
  destination = {
    serviceResourceId = "string"
    sparkEnabled = bool
    sparkStatus = "string"
    subresourceTarget = "string"
  }
  fqdns = [
    "string"
  ]
  type = "PrivateEndpoint"
}

Para ServiceTag, use:

{
  destination = {
    action = "string"
    addressPrefixes = [
      "string"
    ]
    portRanges = "string"
    protocol = "string"
    serviceTag = "string"
  }
  type = "ServiceTag"
}

Valores de propriedade

Microsoft. Serviços de Aprendizagem Automática/espaços de trabalho

ComputeRuntimeDto

CosmosDbSettings

EncryptionProperty

FeatureStoreSettings

FqdnOutboundRule

IdentityForCmk

IPRule

KeyVaultProperties

ManagedNetworkProvisionStatus

ManagedNetworkSettings

ManagedNetworkSettingsOutboundRules

ManagedServiceIdentity

NetworkAcls

Regra de saída

PrivateEndpointDestination

PrivateEndpointOutboundRule

ServerlessComputeSettings

ServiceManagedResourcesSettings

ServiceTagDestination

ServiceTagOutboundRule

SharedPrivateLinkResource

SharedPrivateLinkResourceProperty

Sku

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

WorkspaceHubConfig

WorkspaceProperties

WorkspaceTags

Exemplos de uso

Amostras Terraform

Um exemplo básico de implementação do Azure Machine Learning Workspace.

terraform {
  required_providers {
    azapi = {
      source = "Azure/azapi"
    }
    azurerm = {
      source = "hashicorp/azurerm"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {
  }
}

provider "azapi" {
  skip_provider_registration = false
}

variable "resource_name" {
  type    = string
  default = "acctest0001"
}

variable "location" {
  type    = string
  default = "westeurope"
}

data "azurerm_client_config" "current" {
}

resource "azapi_resource" "resourceGroup" {
  type     = "Microsoft.Resources/resourceGroups@2020-06-01"
  name     = var.resource_name
  location = var.location
  body = {
    tags = {
      stage = "test"
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "storageAccount" {
  type      = "Microsoft.Storage/storageAccounts@2021-09-01"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  body = {
    kind = "StorageV2"
    properties = {
      accessTier                   = "Hot"
      allowBlobPublicAccess        = true
      allowCrossTenantReplication  = true
      allowSharedKeyAccess         = true
      defaultToOAuthAuthentication = false
      encryption = {
        keySource = "Microsoft.Storage"
        services = {
          queue = {
            keyType = "Service"
          }
          table = {
            keyType = "Service"
          }
        }
      }
      isHnsEnabled      = false
      isNfsV3Enabled    = false
      isSftpEnabled     = false
      minimumTlsVersion = "TLS1_2"
      networkAcls = {
        defaultAction = "Allow"
      }
      publicNetworkAccess      = "Enabled"
      supportsHttpsTrafficOnly = true
    }
    sku = {
      name = "Standard_LRS"
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "component" {
  type      = "Microsoft.Insights/components@2020-02-02"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  body = {
    kind = "web"
    properties = {
      Application_Type                = "web"
      DisableIpMasking                = false
      DisableLocalAuth                = false
      ForceCustomerStorageForProfiler = false
      RetentionInDays                 = 90
      SamplingPercentage              = 100
      publicNetworkAccessForIngestion = "Enabled"
      publicNetworkAccessForQuery     = "Enabled"
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "vault" {
  type      = "Microsoft.KeyVault/vaults@2021-10-01"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  body = {
    properties = {
      accessPolicies = [
        {
          objectId = "45a2d1ea-488a-44b0-bb2e-3cd8e485ebef"
          permissions = {
            certificates = [
              "all",
            ]
            keys = [
              "all",
            ]
            secrets = [
              "all",
            ]
            storage = []
          }
          tenantId = data.azurerm_client_config.current.tenant_id
        }
      ]
      createMode                   = "default"
      enablePurgeProtection        = true
      enableRbacAuthorization      = false
      enableSoftDelete             = true
      enabledForDeployment         = false
      enabledForDiskEncryption     = false
      enabledForTemplateDeployment = false
      publicNetworkAccess          = "Enabled"
      sku = {
        family = "A"
        name   = "standard"
      }
      tenantId = data.azurerm_client_config.current.tenant_id
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "workspace" {
  type      = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-05-01"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  identity {
    type         = "SystemAssigned"
    identity_ids = []
  }
  body = {
    properties = {
      applicationInsights = azapi_resource.component.id
      keyVault            = azapi_resource.vault.id
      publicNetworkAccess = "Disabled"
      storageAccount      = azapi_resource.storageAccount.id
      v1LegacyMode        = false
    }
    sku = {
      name = "Basic"
      tier = "Basic"
    }
  }
  ignore_casing             = true
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

Azure Verified Modules

Os seguintes Azure Módulos Verificados podem ser usados para implementar este tipo de recurso.